Я хотел бы получить матрицу NxM
, где числа в каждой строке - это случайные выборки, сгенерированные из разных нормальных распределений (то же самое mean
, но с разными стандартными отклонениями). Работает следующий код:
import numpy as np
mean = 0.0 # same mean
stds = [1.0, 2.0, 3.0] # different stds
matrix = np.random.random((3,10))
for i,std in enumerate(stds):
matrix[i] = np.random.normal(mean, std, matrix.shape[1])
Однако этот код не совсем эффективен, так как задействован цикл for
. Есть ли более быстрый способ сделать это?